عصر جديد من الشمول المالي: استغلال الذكاء الاصطناعي لتمكين الأسر ذات الدخل المنخفض - افتتاحية FTW الأحد

اكتشف أهم أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan، Coinbase، Blackrock، Klarna وغيرهم

في افتتاحية هذا الأحد، نود في FinTech Weekly أن نشارككم قطعة مهمة من البحث التي لفتت انتباهنا من قبل الكومنولث، وهي منظمة غير ربحية وطنية ملتزمة ببناء الأمان المالي والفرص للأشخاص الضعفاء ماليًا من خلال الابتكار والشراكات.

يهدف مبادرتهم التقنية الناشئة للجميع (ETA) إلى استكشاف كيف يمكن تصميم الذكاء الاصطناعي لخدمة الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMI) بشكل حقيقي، وهو فئة غالبًا ما تُغفل في التقدم التكنولوجي.

لقد تم الاعتراف على نطاق واسع بإمكانات الذكاء الاصطناعي، خاصة الذكاء الاصطناعي الحواري، في إعادة تشكيل الخدمات المالية. التحدي الحقيقي يكمن في ما إذا كانت هذه الأنظمة يمكنها تقديم دعم عملي وموثوق للأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط بدلاً من مجرد خدمة المستخدمين الأثرياء والمتمرسين تقنيًا. المشكلة ليست فقط في الوصول، بل في تصميم أدوات تلبي احتياجات من تم تركهم خلف الركب في التقدم التكنولوجي.

فهم المخاطر

لقد استمرت الفوارق في التقدم التكنولوجي وسهولة الوصول إليه عبر التاريخ. أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة تلك الموجهة للخدمات المالية، غالبًا ما تستهدف احتياجات المستخدمين ذوي الدخل الأعلى. الأدوات المصممة لتعزيز الراحة لفئة معينة غالبًا لا تنقل فعاليتها إلى فئات أخرى.

البيانات من بحث الكومنولث تظهر بوضوح هذا الانقسام. بينما أبلغ حوالي 30% من البالغين في الولايات المتحدة عن استخدامهم للذكاء الاصطناعي في 2023، فإن جزءًا صغيرًا فقط من هؤلاء ينتمون إلى أسر ذات دخل منخفض ومتوسط. يعكس هذا الفجوة مشكلة أعمق: غالبًا ما تُطوّر أدوات الذكاء الاصطناعي دون مراعاة الاحتياجات والمخاوف الخاصة للأشخاص ذوي الدخل المنخفض والمتوسط. قد تقدم الأنظمة قدرات متطورة، لكنها تفتقر إلى الصلة حيثما يكون الأمر أكثر أهمية.

لقد أظهر الحماس حول نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT، الذي تم تقديمه في 2022، إمكانات هذه الأنظمة في تقديم إرشادات مالية قابلة للتوسع وشخصية. ومع ذلك، فإن الأدوات تستهدف بشكل رئيسي المستخدمين الذين يمتلكون موارد مالية أو يملكون مهارات تقنية. لم يتحول حماس المطورين والشركات بعد إلى حلول عملية وفعالة للأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط.

بناء الثقة ومعالجة المخاوف الحقيقية

لا تزال الثقة عاملاً حاسمًا في مدى تقبل فئات الدخل المنخفض والمتوسط لأنظمة الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لكثير من المستخدمين، لا تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي مجرد أدوات تكنولوجية؛ بل هي خدمات يجب أن تظهر قيمة حقيقية مع ضمان الخصوصية والأمان. تظل المخاوف بشأن أمان البيانات والخصوصية عقبات كبيرة أمام الاعتماد.

وفقًا لبحث الكومنولث، فإن 63% من المستخدمين قلقون بشأن أمان الذكاء الاصطناعي، و53% يقلقون بشأن الخصوصية. تعكس هذه المخاوف شكوكًا أوسع تجاه التقنيات التي تبدو غازية أكثر منها داعمة. غالبًا ما تعد أدوات الذكاء الاصطناعي بالراحة، لكنها تفشل في توضيح كيف ستقوم بحماية المعلومات الشخصية للمستخدمين.

من المثير للاهتمام أن العديد من مستخدمي الدخل المنخفض والمتوسط لا يرون الدردشات الآلية على أنها “ذكاء اصطناعي”. يرونها أدوات مصممة لأداء مهام محددة مثل دفع الفواتير، التحقق من الرصيد، أو حل المشكلات البسيطة. هذه النظرة توفر رؤى قيمة للمطورين: الناس ليسوا بالضرورة مهتمين بالذكاء الاصطناعي كمفهوم، بل بالأدوات العملية التي تلبي احتياجاتهم دون تعقيد غير ضروري.

يتم بناء الثقة من خلال الاتساق والوضوح. يجب أن تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي خدمات موثوقة وشفافة تحترم خصوصية المستخدمين وتمكنهم دون أن تظهر كأنها تستغلهم. تثبت الأدوات الفعالة قيمتها من خلال نتائج عملية وقابلة للقياس.

ما الذي يريده مستخدمو الدخل المنخفض والمتوسط فعلاً

يقدم بحث الكومنولث رؤى مهمة حول ما تبحث عنه الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط حقًا. إنهم يبحثون عن أدوات تقدم مساعدة عملية لمواجهة التحديات المالية الواقعية، وليس تكنولوجيا متطورة من أجل الترف.

أكثر المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فيها فرقًا تشمل الميزانية، بناء الائتمان، ومعالجة المدفوعات. هذه المجالات ليست جذابة، لكنها ضرورية لتحقيق الاستقرار المالي. تشير اختبارات ميدانية من الكومنولث إلى أن المستخدمين يفضلون أدوات الذكاء الاصطناعي التي تقدم إرشادات مباشرة وخالية من الأحكام تركز على سهولة الاستخدام والوصول.

عدم الأمان المالي غالبًا ما يصاحبه خجل وقلق، مما يصعب طلب المساعدة. الأنظمة المصممة لتقديم إرشادات دون جعل المستخدمين يشعرون بالتدقيق أو الحكم عليها من المرجح أن تحظى بقبول أكبر. من الضروري بناء العملية والتعاطف في بنية هذه الأدوات.

إمكانات وحدود الذكاء الاصطناعي التوليدي

يقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي إمكانات كبيرة لتعزيز الخدمات المالية. قدرته على تقديم إرشادات شخصية ورؤى في الوقت الحقيقي يمكن أن يعيد تشكيل تفاعل الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط مع الأنظمة المالية. ومع ذلك، تظل المخاوف العملية بشأن الدقة، الخصوصية، والتعقيد عقبات مهمة.

بالنسبة للعديد من مستخدمي الدخل المنخفض والمتوسط، لا يزال الذكاء الاصطناعي التوليدي يبدو غير موثوق به. القدرة على تحويل الدردشات الآلية من أدوات بسيطة للإجابة على الأسئلة إلى مرشد مالي شامل واعد، لكنه يتطلب أداءً ثابتًا وموثوقًا. الأنظمة المصممة لفهم الظروف الفردية وتقديم نصائح مخصصة ستحدث على الأرجح أكبر تأثير.

أماكن يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحدث فيها فرقًا: المساعدات العامة وأدوات العمل

تسلط أبحاث الكومنولث الضوء أيضًا على مجالات يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن فيها الشمول المالي بشكل كبير. أنظمة المساعدات العامة لا تزال معقدة وصعبة التصفح. كل عام، يضيع حوالي 140 مليار دولار من المساعدات الحكومية غير المطالب بها بسبب الحواجز البيروقراطية. أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تبسيط فحوصات الأهلية وتسهيل عمليات التقديم يمكن أن تحسن الوصول لملايين الأفراد.

كما يمكن للأنظمة الذكية أن تعزز أدوات التمويل في مكان العمل. الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي الحواري في بنيتها التحتية للموارد البشرية يمكن أن تساعد الموظفين على الوصول إلى موارد تتراوح بين خطط التقاعد إلى برامج الادخار الطارئ. القدرة على تقديم إرشادات واضحة وشخصية حول المزايا المتاحة يمكن أن تعزز الثقافة المالية والرفاهية عبر كامل القوى العاملة.

المضي قدمًا بنية واعية

تكشف نتائج أبحاث الكومنولث عن حقيقة أساسية: إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تفيد الأسر ذات الدخل المنخفض والمتوسط بشكل حقيقي ليس مجرد تحدٍ تكنولوجي، بل هو مسألة تصميم أخلاقي. يجب بناء أدوات فعالة مع فهم حقيقي لاحتياجات من تم استبعادهم تاريخيًا من التقدم التكنولوجي.

التقنية موجودة. ما يتبقى هو تحدي بناء أدوات موثوقة وشاملة وقادرة على تلبية الاحتياجات الخاصة للأشخاص الذين من المفترض أن تخدمهم. سيكون الإمكان الحقيقي للذكاء الاصطناعي محققًا فقط عندما يعمل فعلاً للجميع.